Syst?e de recommandation web bas?sur l'historique des recherches des utilisateurs

Actuellement, la plupart des syst?mes de recommandation disponibles utilisent l'approche du filtrage collaboratif. Ce type de syst?me de recommandation part du principe que si deux utilisateurs ont manifest? un int?r?t similaire pour le m?me ensemble de contenus, ils peuvent pr?senter un sch?ma d'int?r?t similaire dans le choix des contenus futurs. Cependant, il peut arriver que les utilisateurs qui ont des go?ts particuliers pour une cat?gorie sp?cifique de contenus se comportent diff?remment lorsqu'ils choisissent des contenus d'autres cat?gories. En outre, les approches de filtrage collaboratif ne fonctionnent pas efficacement avec des ensembles de donn?es ?parses, lorsqu'il y a un petit nombre de contenus ou un nombre limit? d'utilisateurs dans les cat?gories de contenu. Pour surmonter tous ces probl?mes, une nouvelle approche consiste ? recommander des contenus dans diff?rentes cat?gories en tenant compte ? la fois des informations s?mantiques des contenus et des int?r?ts des utilisateurs. Cette approche utilise les donn?es li?es comme source pour trouver la s?mantique appropri?e des contenus extraits de l'historique de visualisation des utilisateurs. Les concepts s?mantiques r?cup?r?s pour les contenus sont ensuite regroup?s en grappes s?mantiques sur la base de leur similarit? et de leur pertinence.

Author: Gaurav Paliwal

Publisher: Editions Notre Savoir

Publication Date: Dec 17, 2024

Number of Pages: 56 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 620837751X

ISBN-13: 9786208377519